Analyse de conversion

Un graphique de conversion mesure combien d’utilisateurs ayant atteint une étape du parcours utilisateur (par exemple, l’essai) ont ensuite atteint une autre étape (par exemple, le deuxième renouvellement). La plage de dates sélectionnée détermine quand le premier événement s’est produit. La conversion peut intervenir à n’importe quel moment après cela — bien après la fin de la plage de dates.

Les graphiques de conversion répondent à des questions telles que :

Comment les conversions de l’application évoluent-elles dans le temps ? Y a-t-il des tendances saisonnières ?
Comment les campagnes marketing ou d’autres nouveaux éléments les influencent-elles ?
Comment les utilisateurs de différentes régions réagissent-ils à vos mises à jour d’application ?
Quels types de produits convertissent mieux dans le temps ?

Pour construire les graphiques, Adapty utilise les données de votre application et des stores.

Comment les conversions sont mesurées

Le graphique de conversion prend deux événements (par exemple, l’installation et le démarrage d’un essai), et calcule combien d’utilisateurs ayant déclenché le premier événement ont ensuite déclenché le second. La plage de dates que vous définissez détermine quand le premier événement s’est produit. Le second événement peut survenir à n’importe quel moment après cela, même bien après la fin de la plage de dates.

Vous voulez savoir combien d’essais commencés en mars se sont transformés en abonnements payants ? Ouvrez le graphique de conversion Trial -> Paid, définissez la plage de dates sur mars. Adapty identifie toutes les personnes ayant démarré un essai ce mois-là, compte combien d’entre elles sont devenues abonnées et vous affiche le pourcentage. Si l’une d’elles annule l’essai dans un premier temps, mais s’abonne en juin, elle est quand même comptabilisée — le chiffre de mars augmente.

Chaque point de données sur le graphique correspond à une cohorte distincte d’utilisateurs, regroupés selon le moment où ils ont déclenché le premier événement.

Pourquoi les valeurs passées changent

Les statistiques de conversion pour n’importe quelle période continuent d’évoluer après la fin de cette période. Les utilisateurs ne convertissent pas tous en même temps. Dès que l’un d’eux convertit, Adapty attribue cette conversion à la date de sa cohorte, qui peut remonter à plusieurs mois.

Il n’existe aucun moyen de prédire combien de temps une métrique continuera de croître. En général, cela dépend de l’écart entre ses deux événements :

Install -> Trial dépend de la stratégie de monétisation de votre application. Un paywall strict peut amener l’utilisateur à convertir ou à abandonner l’application en quelques jours. Dans une application freemium, les utilisateurs peuvent explorer pendant des mois.
Install -> Paid couvre tout, de l’installation au premier paiement — y compris la période d’essai, le cas échéant. Une promotion survenue longtemps après l’installation initiale peut provoquer un pic de conversions pour une cohorte passée.
Trial -> Paid dépend de la durée de votre période d’essai, et s’étire davantage chaque fois que le store tente à nouveau de débiter un paiement échoué.

Ainsi, une métrique peut se stabiliser rapidement tandis qu’une autre est encore en progression pour le même mois.

Comparer les mois dans vos rapports

Pour comparer les mois de manière équitable, enregistrez les métriques de chaque mois un délai fixe après sa fin. Adapty ne propose pas de paramètre permettant de limiter la plage de dates du second événement : c’est donc l’attente elle-même qui rend deux mois comparables.

Pour déterminer ce délai, surveillez la métrique pendant quelques mois. Ouvrez le même graphique de conversion pour la même plage de dates une fois par semaine et observez à quel moment le chiffre cesse d’évoluer. Les applications avec de longs essais et des décisions d’achat lentes nécessitent un délai plus long.

Warning

Prenez un instantané de la métrique dès que son délai d’attente est écoulé. Un graphique de conversion affiche toujours la valeur actuelle pour une plage de dates, il vous sera donc impossible de revenir plus tard pour voir à quoi ressemblait mars 60 jours après sa fin.

Travailler avec des périodes incomplètes

Les points de données les plus récents sont généralement plus bas que les autres, et c’est rarement un vrai déclin. Ces cohortes n’ont pas fini de convertir : un essai toujours en cours, ou une période d’abonnement qui n’est pas encore terminée, est comptabilisé dans le total pendant que l’utilisateur a encore le temps de convertir.

Choisir la bonne métrique

Adapty suit le parcours utilisateur de plusieurs façons, chacune avec un objectif précis. Le tableau ci-dessous récapitule les différences entre le graphique de conversion et ses équivalents :

Onglet Analytics	Ce que la plage de dates détermine	Ce qu’il affiche	Quand les chiffres cessent d’évoluer	Pour
Conversion	Les utilisateurs ayant atteint une étape précise pendant la période	La part de ces utilisateurs ayant atteint l’étape suivante	Longtemps après la fin de la période, avec un écart pouvant correspondre au délai entre les deux événements	Voir quelles cohortes convertissent le mieux
Funnels	Les utilisateurs installés pendant la période	Combien d’entre eux atteignent chaque étape du parcours — installation, vue du paywall, essai, premier paiement, premier renouvellement, etc.	Longtemps après la fin de la période, ces installations continuant à progresser	Trouver l’étape avec le plus grand abandon
Retention	Les utilisateurs dont l’essai ou l’abonnement a démarré pendant la période	Combien de fois ils ont renouvelé leur abonnement	Longtemps après la fin de la période, ces abonnés continuant à renouveler	Repérer quand les abonnés se désengagent
Graphiques	La période des événements	Le nombre d’événements — revenus, nouveaux essais, etc.	Quand la période sélectionnée se termine, bien que les remboursements révisent certaines métriques par la suite	Repérer les tendances et les variations saisonnières

Important

La conversion, la rétention et les entonnoirs sont basés sur les cohortes. Les graphiques ne le sont pas. Nouveaux essais comptabilise un essai le jour où il a commencé ; Installation -> Essai comptabilise ce même essai le jour où l’utilisateur a installé l’application.

Contrôles principaux et graphiques

Le chiffre d’affaires est souvent la métrique de référence pour mesurer le succès, mais ce n’est qu’une partie du tableau d’ensemble. Comprendre comment votre activité évolue dans le temps — à travers différents comportements utilisateurs et étapes du cycle de vie — est tout aussi important. C’est là qu’intervient l’analyse des conversions.

Vous pouvez trouver des informations encore plus utiles sur le comportement des utilisateurs en définissant des filtres et des groupes. Pour identifier et analyser les tendances, suivez l’évolution de vos conversions jour par jour, mois par mois ou année par année.

Sur le côté gauche du graphique, vous trouverez le contrôle des étapes de conversion. Il vous permet de choisir les conversions spécifiques à suivre — par exemple Installer -> Essai, Essai -> Payant, ou Payant -> 2ème période.

Consultez ci-dessous l’explication de chaque conversion, accompagnée d’un exemple.

Install -> Payant

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs ayant installé l’application à une date donnée qui ont finalement souscrit leur premier abonnement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = le nombre d’installations à une date sélectionnée (identique pour tous les produits, car aucun produit n’est choisi au moment de l’installation).
Y = le nombre de ces utilisateurs ayant finalement souscrit leur premier abonnement (avec ou sans essai gratuit).

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, 100 installations ont été enregistrées.
Au 8 janvier, 20 de ces utilisateurs s’étaient abonnés.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires du groupe d’installation du 1er janvier avaient souscrit un abonnement.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs ayant installé l’application le 1er janvier ont finalement converti vers un abonnement payant, jusqu’au moment présent.

Install -> Trial

Cette métrique montre le pourcentage d’utilisateurs ayant installé l’application à une date donnée et ayant finalement démarré un essai.

Comment ça fonctionne

Posons:

X = nombre d’installations à une date sélectionnée (identique pour tous les produits, car aucun produit n’est choisi au moment de l’installation).
Y = nombre de ces utilisateurs ayant finalement activé un essai, à n’importe quel moment.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, il y avait 100 installations.
Au 8 janvier, 20 de ces utilisateurs avaient démarré un essai.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100 % = 20 %
Le 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires du groupe d’installation du 1er janvier avaient commencé un essai.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100 % = 50 %

Cela signifie que 50 % des utilisateurs ayant installé l’application le 1er janvier ont finalement commencé un essai, jusqu’au moment actuel.

Vue paywall -> Essai

Cette métrique suit le nombre d’utilisateurs ayant démarré l’essai après avoir vu un paywall.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre d’utilisateurs ayant vu un paywall à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs ayant démarré l’essai à n’importe quel moment ultérieur.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, il y avait 100 vues de paywall.
Au 8 janvier, 20 de ces utilisateurs avaient démarré l’essai.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100 % = 20 %
Au 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires avaient démarré l’essai.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%
Cela montre que 50 % des utilisateurs qui ont vu un paywall le 1er janvier ont démarré l’essai, jusqu’au moment présent.

Paywall view -> Paid

This metric tracks how many users made a purchase after they saw a paywall.

How it works

Let:

X = number of users who saw a paywall on a selected date.
Y = number of users who made a purchase any time later.

Formula: Conversion = (Y / X) × 100%

Example:

On January 1, there were 100 paywall views.
By January 8, 20 of those users had made a purchase.
On January 8, the conversion for January 1 = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires avaient effectué un achat.
- Le 1er février, le taux de conversion du 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%
Cela montre que 50% des utilisateurs ayant vu un paywall le 1er janvier ont effectué un achat, jusqu’au moment présent.

Trial -> Payant

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs ayant démarré un essai à une date donnée et ayant ensuite souscrit leur premier abonnement. La date du graphique correspond au jour où l’essai a débuté, et non au jour où l’utilisateur a installé l’application. Tant qu’un essai est en cours, sa date de début apparaît comme une période incomplète.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = le nombre d’essais démarrés à une date sélectionnée.
Y = le nombre de ces utilisateurs ayant finalement souscrit un abonnement après leur essai.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100%

Exemple :

Le 1er janvier, 100 essais ont été lancés.
Le 8 janvier, 20 de ces utilisateurs s’étaient abonnés.
- Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
Le 1er février, 30 autres utilisateurs du groupe d’essai du 1er janvier s’étaient abonnés.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs ayant lancé un essai le 1er janvier ont finalement converti vers un abonnement payant, jusqu’au moment présent.

Payé -> 2e période

Cette métrique montre le pourcentage d’utilisateurs ayant renouvelé leur abonnement après le premier paiement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre de premiers abonnements à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs ayant renouvelé pour une deuxième période, à n’importe quel moment ultérieur (généralement après un cycle d’abonnement ; inclut les renouvellements en délai de grâce).
Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, on comptait 100 premiers abonnements.
Au 8 janvier, 20 d’entre eux avaient renouvelé.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
D’ici le 1er février, 30 autres utilisateurs de ce groupe ont renouvelé.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela montre que 50% des utilisateurs ayant effectué leur premier paiement d’abonnement le 1er janvier ont renouvelé pour une deuxième période, jusqu’au moment présent.

2e Période -> 3e Période

Cette métrique suit le nombre d’utilisateurs ayant renouvelé leur abonnement une nouvelle fois après leur deuxième période d’abonnement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre d’abonnements en deuxième période à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs ayant renouvelé pour une troisième période, à n’importe quel moment ultérieur (généralement après un cycle de facturation supplémentaire ; inclut les renouvellements en délai de grâce).

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, il y avait 100 abonnements en deuxième période.
Au 8 janvier, 20 de ces utilisateurs avaient renouvelé.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires avaient renouvelé.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela montre que 50% des utilisateurs qui ont entamé leur deuxième période d’abonnement le 1er janvier ont renouvelé pour une troisième, jusqu’au moment présent.

3e période -> 4e période

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs ayant renouvelé leur abonnement après leur troisième période d’abonnement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre d’abonnements en troisième période à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs ayant renouvelé pour une quatrième période à n’importe quel moment ultérieur (généralement après un cycle de facturation ; inclut les renouvellements dans le délai de grâce).

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, on comptait 100 abonnements en troisième période.
Au 8 janvier, 20 utilisateurs avaient renouvelé.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
D’ici le 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires ont renouvelé.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50 % des utilisateurs entrés dans leur troisième période d’abonnement le 1er janvier ont renouvelé pour une quatrième, jusqu’au moment présent.

4ème période -> 5ème période

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs qui ont renouvelé leur abonnement après leur quatrième période.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre d’abonnements en quatrième période à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs ayant renouvelé pour une cinquième période à n’importe quel moment ultérieur (généralement après un cycle de facturation ; inclut les renouvellements en délai de grâce).

Formule : Conversion = (Y / X) × 100%

Exemple :

Le 1er janvier, on comptait 100 abonnements en quatrième période.
Au 8 janvier, 20 utilisateurs avaient renouvelé.
Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février, 30 utilisateurs supplémentaires ont renouvelé.
- Le 1er février, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs entrés dans leur quatrième période d’abonnement le 1er janvier ont renouvelé pour une cinquième, jusqu’au moment présent.

6 Mois +

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs qui sont restés abonnés plus de 6 mois à compter de leur premier abonnement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre de premiers abonnements à une date sélectionnée.
Y = nombre d’utilisateurs parmi ceux-ci qui ont renouvelé au moins une fois après 6 mois à compter de la date d’abonnement initiale.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier, 100 premiers abonnements ont été enregistrés.
À la première semaine de juillet, 20 d’entre eux avaient renouvelé (par exemple, lors de leur 25e renouvellement hebdomadaire).
Le 8 juillet, la conversion pour le 1er janvier = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er août, 30 autres ont renouvelé après 6 mois.
- Le 1er août, la conversion pour le 1er janvier = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs qui se sont abonnés le 1er janvier sont restés abonnés au-delà de 6 mois au 1er août.

1 An +

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs qui sont restés abonnés plus de 12 mois après leur premier abonnement.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre de premiers abonnements à une date sélectionnée.
Y = nombre de ces utilisateurs ayant renouvelé au moins une fois après 12 mois à compter de la date d’abonnement initiale.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier 2021, il y avait 100 premiers abonnements.
Lors de la première semaine de janvier 2022, 20 avaient renouvelé.
Le 8 janvier 2022, la conversion = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février 2022, 30 autres ont renouvelé après 12 mois.
- Le 1er février 2022, la conversion = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs qui se sont abonnés le 1er janvier 2021 sont restés actifs pendant plus d’un an.

2 ans et plus

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs qui sont restés abonnés pendant plus de 24 mois à compter de leur première date de paiement.

Comment ça fonctionne

Posons :

X = nombre de premiers abonnements à une date sélectionnée.
Y = nombre de ces utilisateurs ayant renouvelé au moins une fois après 24 mois à compter de la date d’abonnement d’origine.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100 %

Exemple :

Le 1er janvier 2020, il y avait 100 premiers abonnements.
Durant la première semaine de janvier 2022, 20 d’entre eux avaient renouvelé.
Le 8 janvier 2022, la conversion = (20 / 100) × 100% = 20%
Au 1er février 2022, 30 autres avaient renouvelé après 2 ans.
- Le 1er février 2022, la conversion = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

Cela signifie que 50% des utilisateurs ayant souscrit un abonnement le 1er janvier 2020 étaient encore actifs après 2 ans, au 1er février 2022.

Délai de grâce -> Payant

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs qui sont entrés dans un délai de grâce d’abonnement et ont résolu le problème avant la fin du délai de grâce.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = le nombre d’abonnés qui sont entrés dans le délai de grâce.
Y = le nombre de ces utilisateurs qui ont renouvelé leur abonnement avant l’expiration du délai de grâce.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100%

Exemple :

Le 1er janvier 2025, l’abonnement de 100 personnes n’a pas pu être renouvelé automatiquement. Elles sont entrées dans un délai de grâce de 16 jours, devant se terminer le 17 janvier.
50 personnes ont mis à jour leurs informations de paiement entre le 1er et le 17 janvier, et leur abonnement a été renouvelé avec succès.
Le 17 janvier 2025, le taux de conversion = (50 / 100) × 100 % = 50 %

Problème de facturation -> Payant

Cette métrique indique le pourcentage d’utilisateurs ayant rencontré un problème de facturation et ayant repris leurs paiements avant la fin du cycle de facturation.

Comment ça fonctionne

Soit :

X = nombre d’abonnés ayant rencontré un problème de facturation.
Y = nombre d’utilisateurs parmi eux ayant renouvelé leur abonnement entre le moment du problème de facturation et la fin du cycle de facturation.

Formule : Conversion = (Y / X) × 100%

Exemple :

Le 1er janvier, 100 abonnés ont rencontré un problème de facturation lorsque leur abonnement n’a pas pu être renouvelé automatiquement.
- Remarque : Si un délai de grâce est activé, l’état de problème de facturation ne commence qu’après la fin du délai de grâce. Pour cet exemple, supposons que le délai de grâce a pris fin le 1er janvier.
Au 8 janvier, 10 de ces utilisateurs avaient résolu le problème de paiement et renouvelé leur abonnement.
- Le 8 janvier, la conversion pour le 1er janvier = (10 / 100) × 100 % = 10 %
Au 31 janvier (fin du cycle de facturation), 10 utilisateurs supplémentaires avaient renouvelé.
- Le 31 janvier, la conversion pour le 1er janvier = ((10 + 10) / 100) × 100 % = 20 %

Cela signifie que 20 % des utilisateurs entrés en état de problème de facturation le 1er janvier ont résolu le problème et renouvelé avant la fin de leur cycle de facturation.

Regroupement et plages temporelles

L’objet d’analyse lorsque la conversion est sélectionnée est le graphique. Il représente l’évolution du pourcentage de conversion dans le temps. Utilisez le sélecteur de dates pour choisir les options rapides de la période.

Le graphique contient généralement plusieurs courbes. Jusqu’à cinq d’entre elles sont sélectionnées par défaut dans la liste de regroupement, et vous pouvez modifier la sélection en cochant les cases dans la zone à droite du graphique.

La première fois que vous ouvrez la page, la durée du produit est sélectionnée comme regroupement par défaut. Vos paramètres sont ensuite enregistrés dans le cache, et la prochaine fois vous retrouvez le groupe récemment sélectionné.

Les regroupements suivants sont disponibles :

Produit
Pays
Store
Paywall
Durée
Attribution marketing

Graphique de conversion avec sélection de regroupement

Si la plage de dates choisie ne suffit pas à afficher des résultats, une notification peut apparaître avec une suggestion de date et la possibilité d’ajuster automatiquement la plage de dates en un seul clic.

Notification de plage de dates vide avec suggestion d'ajustement

Vue tableau, filtres et export CSV

La comparaison des courbes donne une vue d’ensemble parlante ; pour aller plus loin, utilisez le tableau en dessous du graphique. Le tableau est synchronisé avec le graphique : en survolant une colonne, vous voyez la fenêtre contextuelle associée sur les courbes.

Vue tableau des conversions synchronisée avec le graphique

Le regroupement mentionné ci-dessus modifie à la fois les graphiques et le tableau. Appliquez un filtre rapide par produit ou utilisez les filtres avancés disponibles : Produit, Pays, Store, Durée, Attribution.

Nous savons qu’il est important de pouvoir travailler avec les données à votre façon. C’est pourquoi, à droite du panneau de contrôle, un bouton vous permet d’exporter les données du funnel en CSV. Vous pouvez ensuite les ouvrir dans Excel ou Google Sheets, ou les importer dans votre propre système analytique pour continuer l’analyse et les prévisions dans l’environnement de votre choix.

Important

Informez Adapty si votre application est inscrite à un programme de commission réduite. Pour garantir des calculs corrects, précisez votre statut dans le Programme Small Business et le Programme de frais de service réduits dans les paramètres de votre application.

Bouton d'export CSV sur la page de conversion